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虚拟仿真实验中增强现实技术的研究

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第1章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 虚拟实验及增强现实技术研究现状

1.3本课题研究的主要内容

1.4 本文的组织结构

第2章 基于增强现实技术的虚拟实验概述

2.1 AR虚拟实验工程框架

2.2并行跟踪运行模式

2.3计算机视觉技术

2.4三维重建技术

2.5 3D图形开发工具

2.6本章小结

第3章 面向AR虚拟实验的目标跟踪技术

3.1随机蕨算法工作原理

3.2图片分类与跟踪组件的设计与实现

3.3实验结果与分析

3.4本章小结

第4章 融合三维重建技术的AR虚拟实验设计

4.1 PTAM算法简介

4.2基于PTAM技术的AR虚拟实验

4.3本章小结

第5章 AR虚拟光学实验的评测与优化

5.1可自然人机交互的AR虚拟光学实验

5.2性能评测与优化

5.3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢

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摘要

实验教学可有效地帮助人们理解与掌握新技术,以虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术为核心的虚拟实验逐渐进入人们视野。现有的虚拟实验教学系统大多以2D交互界面为主,存在实验效果不够形象、人机交互方式单一、无法跨平台运行的缺点,因此如何研发逼真、交互新颖且通用性强的虚拟实验从而推广实验教学,已成为当前科研生产中普遍关注的热点问题。
  本文研究了计算机视觉领域的增强现实(Augmented Reality,AR)技术,该技术可将计算机模拟生成的虚拟信息融合到真实的三维空间中,较之普通虚拟实验,基于 AR技术的虚拟实验可令用户具有更真实的视觉感受与自然人机交互体验。本文的研究内容包括市场调研、技术选定、核心算法优化及具体工程实现四个方面:
  首先,调研了国内外科研机构在虚拟实验领域的已有产品与研发现状,主要从虚实信息结合、可自然人机交互与跨平台三个角度出发,研究如何将新兴的AR技术融入到传统虚拟实验中,使虚拟实验更为真实、易用。
  其次,详细阐述了基于 AR技术的虚拟实验工程框架,以及选用的核心技术,如图像识别与跟踪技术、三维重建技术与3D图形技术。
  第三,提升设备对仪器标识物识别的性能与自然人机交互的稳定性。随机蕨(Random Ferns)算法因其具有实现简单且识别速度快的优点,成为目前主流的图像识别与跟踪技术之一,但由于其训练所得特征库体积过大,使其无法在目前的移动设备或内存较低的计算机上使用。本文基于方向信息对随机蕨算法进行改进,简称方向蕨(Oriented Ferns,OFerns),使分类器体积为原始大小的1/8至1/16;同时,结合了三维重建技术,使用户在操作某个虚拟仪器时,不会造成其他仪器的跟踪丢失。
  最后,为了验证本文设想的可行性,设计并实现了一款基于 AR技术的虚拟光学实验。经过评测,该虚拟实验具有效果逼真、可自然人机交互以及可多平台运行的特点,具有良好的实际使用价值。

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